Deep Residual Learning for Image Recognition原版及翻译及笔记， 博客参考：https://blog.csdn.net/m0_46384757/article/details/125054695 resnet代码参考：https://download.csdn.net/download/m0_46384757/85503785

Image Process and Analysis 英文版书籍

斯蒂加诺 ，一个纯Python隐写模块。 隐写术是写隐藏消息的艺术和科学，这种方式使发送者和预期的接收者之外的任何人都不会怀疑消息的存在，这是一种通过隐蔽的安全方式。 因此，Stegano提供的功能仅隐藏消息，而不进行加密。 隐写术通常与加密一起使用。 对于报告问题，请在此处访问跟踪器： : 安装 $ poetry install stegano 您将能够在Python程序中使用Stegano。 如果仅要将Stegano安装为命令行工具，请执行以下操作： $ pipx install stegano pipx将Python软件包提供的脚本（系统范围内的脚本）安装到单独的vi

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Image Sensors And Signal Processing For Digital Still Cameras,电子书，pdf格式，作者：Junichi Nakamura等,共计321页 1.digital still cameras at a glance 2.optics in digital still cameras 3.basics of image sensors 4.CCD image sensors 5.CMOS image sensors 6.evaluation of image sensors 7.color theory and its application to digital still cameras 8.image processing algorithms 9.image processing engines 10.evaluation of image quality 11.some thoughts on future digital still cameras Appendix A.number of incident photons per lux with a standard light source Apoendix B.sensitivity and ISO indication of an imaging system

matlab不运行一段代码emnist_image_generator_predictor 概述 该程序的目的是创建英语单词图像生成器，然后将其提供给机器学习模型（最好是神经网络）以从图像中识别单词。 方法 为了演示的目的，实现了字符手写识别器（而不是英语单词图像识别器）。 此字符手写识别器由两个单独的部分组成： 影像产生器 A.从保留数据中随机选择 B.使用经过训练的对抗性网络生成图像，该对抗性网络使用相应角色的样本进行训练 实现仅使用Keras软件包 实现使用Keras和Keras-Adversarial软件包 识别模型-使用具有不同超参数的CNN神经网络构建 数据集 两种模型均从EMNIST数据集[1]中获取手写图像作为训练和验证数据。 为简化起见，将使用EMNIST平衡数据集，因此不需要调整权重。 完整的数据集可以在找到。 或者，可以使用数据集文件夹下的emnist-balanced-small.mat文件。 但是，请注意，这是EMNIST平衡数据集的直接缩减，因此类将变得不平衡。 根据[1]，平衡数据集包含47个类，包括大写和小写字母。 应当注意，由于诸如s C，I，J，K，

人脸图像特征提取matlab代码支持向量机的图像分类 在这里，我训练了支持向量机，线性判别分析和四层前馈神经网络，以对来自CIFAR-10数据集的10个图像类别进行分类，从而以62.7％的SVM实现了最高的准确性。 该实验的关键问题是发现用于降低尺寸的PCA和LDA的非传统组合是否优于单独的LDA或PCA。 此外，在有监督类质心初始化的情况下，我测试是否可以使用聚类方法（k均值和GMM）进行分类。 Matlab要求： FDA LDA多类（1.7版） 计算机视觉系统工具箱（8.0版） 神经网络工具箱（11.0版） 统计和机器学习工具箱（版本11.2） 怎么跑 克隆计算机上的存储库，并确保CW2Data.mat与matlab脚本位于同一文件夹中。 按此顺序运行matlab步骤1至8。 介绍 我们提出了CIFAR-10数据集图像的十类监督分类问题。 我们的培训和测试数据分别包含10个类别的1000个样本和100个样本。 图像数据存储在四维矩阵中，其中前两个维表示图像大小（32x32），第三个维是RGB颜色通道，最后一个维索引数据样本。 我们提出的数据挖掘管道首先使用定向梯度直方图（HOG）进

digital image processing paper 来源：http://www.google.com.hk/url?q=http://www.wamis.org/agm/pubs/agm8/Paper-5.pdf&sa=U&ei=oFwRTb-2FIeyvwO84vzUDQ&ved=0CA8QFjAA&usg=AFQjCNEkthb1F3AhSkYoDR_XolBFx-Z6Bg

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以标准灰度图像为例，经过小波分解得到的四幅自带图。通过小波图像分解得到的歌尺度上的小波系数，然后对各种系数星星阈值处理，最后利用处理后的系数进行小波重构，从而得到去噪图像。一幅图像在经过小波分解后，可以得到其低频细节、垂直细节、水平细节和对接线四届四幅图像